双目立体视觉中特征提取算法研究

特征提取是双目立体视觉中的一个关键步骤,是图像匹配和三维重建的基础。本文主要对角点特征提取算法进行研究,重点分析了两种常用的角点特征提取方法:Susan算子和Harris算子,最后综合Susan和Harris两种算法优点,介绍一种改进的角点特征提取算法,使得算法实时性得到提高,实验结果显示这种算法具有较好的角点检测性能和较高的效率。     

基于角点检测的焊缝图像ROI优化提取算法

为了解决焊缝表面缺陷检测中使用点云数据过于庞大而导致检测时间过长的问题,课题组针对Moravec角点检测算法进行优化,使用优化后的角点检测算法对激光中心线进行特征点提取并确定感兴趣区域(region of interest, ROI)。经过实验表明:优化后的角点检测算法能够有效避免伪角点的出现,提高了鲁棒性,同时经过ROI提取后的焊缝点云数据量减少了71.14%。该方法能够有效解决计算基于点云的焊缝表面缺陷检测数据量过大的问题。     

一类无穷维线性算子的谱连续性与特征向量算法

从矩阵的角度研究无穷维线性空间中具有广泛应用的前、后移位算子及位似算子．它们的线性组合在某组基下的矩阵为无限阶三对角Toeplitz矩阵．虽然这类矩阵不可以用有限阶矩阵的方法处理，但通过一系列相伴的初等变换，发现它们的特征值是连续变化的，获得特征向量的递推公式，从而得到这些算子的谱的连续性的一个直观证明．而零谱值对应的特征向量正好是齐次线性积分一微分方程的解．     

一种基于图像邻域灰度变化的角点检测改进方法

针对经典角点检测算法存在角点检测准确性或抗噪性不佳的问题,根据常见的X型、T型、Y型3类角点的分布特点,提出一种基于图像邻域灰度变化的角点检测改进方法。首先利用图像灰度变化自相关性,初筛角点。然后采用USAN(Univalue Segment Assimilating Nucleus)模板遍历筛选角点集,基于模板内的分布离散度,进行角点二次定位。最后采用非极大值抑制法,精准定位角点。采用模拟几何图像和真实图像进行角点检测,并与Harris算法、SUSAN算法和基于灰度差分与模板的Harris角点检测算法对比。结果表明,本文改进算法的角点检测准确性(ACU)和一致性(CCN)均有明显提升,具有较好的综合检测性能。     

边缘检测在纸病图像分析中的应用

边缘检测是纸病图像处理的重要方法,也是各类纸病识别的前提。选取孔洞、脏点和褶皱三种有代表性的纸病为研究对象,通过C++编程探究了Roberts算子、Sobel算子和Prewitt算子在纸病图像检测中的效果。通过研究发现,Prewitt算子可以很好地检测出同时含有孔洞、脏点和褶皱的纸病图像的边缘,并且识别率在93.8%以上。为纸病识别的进一步研究奠定了基础。     

双臂拉伸铺展皮革的方法设计与算法实现

为推动皮革工业的智能化发展，解决皮革加工过程中自动拉伸铺展的难题，提出了一种皮革拉伸铺展的方法，并设计出了检测抓取点的算法。该算法利用视觉识别技术获取皮革的图像信息，通过Harris角点检测算法确定抓取拉伸点后，使用双机械臂协同作业进行皮革的拉伸和铺展。视觉传感器获得皮革的图像信息后，首先利用边缘识别和角点检测算法获取皮革的两个角点，通过双机械臂抓取两个角点将皮革初步铺展在绷板上，然后根据皮革的颜色差异展开重叠的皮革，从而实现皮革的完全铺展。最后，通过实验验证所提出方法的有效性。     

一种改进的Canny边缘检测方法

传统Canny边缘算子通过像素点的梯度幅值是否大于梯度方向两侧的像素的梯度幅度值来判定边缘.针对传统Canny边缘算子的判断边缘的方法,分析Canny边缘算子在边缘检测时容易出现边缘点的漏检而造成边缘不连接现象,结合Harris检测算法改进Canny边缘算子来连接断开的边缘并提高检测准确率.实验结果表明,改进的算法检测边缘连接性好并具有更好的检测准确度.     

以双三次Coons曲面片为基础构造工程曲面的研究

采用双三次Ｃｏｏｎｓ曲面片能较方便地拼合构造复杂工程曲面．Ｃｏｏｎｓ曲面片的划分可依据具体工程曲面的曲率半径进行．通过Ｃｏｏｎｓ曲面方程，考虑到角点切矢、角点扭矢对Ｃｏｏｎｓ曲面片边界形状与内部形状的影响，可构造出复杂工程曲面的数学模型，从而实现曲面片的相对光滑连接．     

应用自适应滤波与阈值迭代的原棉杂质视觉检测方法

针对Canny算子滤波模板参数与高低阈值人为设定而导致的杂质弱边缘丢失问题,提出一种基于改进Canny算子的原棉杂质检测方法,该方法采用自适应平滑滤波代替高斯滤波对原棉图像进行平滑,以小尺寸平均加权滤波模板与原图像迭代卷积,并在每次迭代过程中自适应地调整各像素的加权系数,同时,采用的最大类间方差法能够自适应地确定高低阈值,实现了滤波模板参数与高低阈值的自动优化,避免了弱边缘的丢失。仿真实验结果表明:该方法检测到的原棉杂质边缘完整、流畅,减少了伪边缘的出现,8连通域数与边缘点总数比值比Canny方法平均降低16.8%,8连通域数与4连通域数比值比Canny方法平均降低18.8%;同时,在对4种原棉常见杂质的识别上,该方法与国标方法检测结果平均相符率达到92.7%,能够有效用于原棉杂质的自动化检测。     

利用曲率和相关矩阵的角点检测算法

为提高定位准确性并抑制噪声,利用多方向Gabor滤波器,提出基于曲率和相关矩阵的角点检测方法.首先利用Canny边缘轮廓检测器提取图像的边缘并填充缺口;其次计算边缘像素点的曲率;然后利用多方向Gabor滤波器的虚部对原始图像进行平滑,对每个边缘像素及其邻域构造相关矩阵,利用相关矩阵的归一化特征值计算角点准则函数,将角点准则函数值与边缘像素点的曲率的乘积做为角点测度;最后利用非极大值抑制对候选角点进行筛选.分别在无噪声和噪声情况下进行实验,结果表明,与Harris,CPDA,HeYung角点检测算法相比,该方法可以有效地抑制噪声,平均配准角点数提高了19.6%和25.6%,平均定位误差约降低了6.5%和9.2%.     

利用曲率和相关矩阵的角点检测算法

为提高定位准确性并抑制噪声,利用多方向Gabor滤波器,提出基于曲率和相关矩阵的角点检测方法.首先利用Canny边缘轮廓检测器提取图像的边缘并填充缺口;其次计算边缘像素点的曲率;然后利用多方向Gabor滤波器的虚部对原始图像进行平滑,对每个边缘像素及其邻域构造相关矩阵,利用相关矩阵的归一化特征值计算角点准则函数,将角点准则函数值与边缘像素点的曲率的乘积做为角点测度;最后利用非极大值抑制对候选角点进行筛选.分别在无噪声和噪声情况下进行实验,结果表明,与Harris,CPDA,HeYung角点检测算法相比,该方法可以有效地抑制噪声,平均配准角点数提高了19.6%和25.6%,平均定位误差约降低了6.5%和9.2%.     

图像融合中角点检测技术研究

角点是图像很重要的特征,对图像图形的理解和分析有很重要的作用。角点检测在光流计算、运动估计、形状分析、相机标定和3D重建、视觉的定位和测量等方面有着重要的应用。根据实现方法不同,可将角点检测算法分为：基于模板的方法、基于边缘的方法、基于灰度值变化的方法。对上述几种方法进行了分析,回顾了各种处理方法的发展现状。指出,随着数学理论的完善和发展,利用小波分析和数学形态学的角点检测方法已经成为人们研究的热点。     

基于MATLAB数字图像边缘检测算法的研究

随着计算机技术的迅速发展,图像的边缘检测技术已成为数字图像处理的重要内容。所谓的边缘即图像局部强度变化最明显的地方,它是图像分割、识别和图像特征提取的关键。因此,研究图像边缘检测算子对数字图像处理来说是十分重要的。为了对经典图像边缘检测算子进行研究,如Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、LOG算子以及Canny算子等,通过理论分析和实验仿真比较它们各自的优缺点,可知Canny边缘检测算子是几种算子中检测效果较好的一种。     

低场核磁共振技术对葡萄籽油掺伪鉴别的研究

应用低场核磁共振（LF-NMR）检测技术结合主成分分析法（PCA）对多种品牌纯葡萄籽油以及其掺有其他食用油脂的掺伪葡萄籽油进行了检测分析。研究表明, PCA可明显区分葡萄籽油、大豆油、玉米油、稻米油的LF-NMR弛豫特征数据（峰起始时间、峰顶点时间、峰结束时间、峰面积、峰高）;并且PCA得分图上能有效区分葡萄籽油中不同油脂的掺伪比例,掺伪比例越高区分效果越好,试验验证可靠。实验结果说明基于葡萄籽油的LF-NMR弛豫特征数据,结合主成分分析可实现对其是否掺伪、掺伪比例快速、有效的鉴别。     

算子方程的ε—Hyers—Ulam稳定性

根据环同态的稳定性，引入了算子方程Ax=0的ε-Hyers-Ulam稳定性的概念·在此基础上，给出了算子方程Ax=0是ε-Hyers-Ulam稳定的一些充分必要条件．得到了任意ε〉0，算子方程Ax=0是ε-H—U稳定的当且仅当kerA是非空的．     

一种改进的Harris角点检测算法

角点是图像的重要特征点。对经典的Harris算法进行了理论分析和实验研究,对理论分析中的一个参数值提出改进。通过对相关程序的测试,验证了分析结果。结果表明,对Harris角点检测算法中的参数进行改进后,能够更加突出角点与背景的对比度,在一定程度上降低了阈值选取的复杂度,结果优于经典Harris算法。     

边缘检测算子在提取图像金色区域中的应用

为了提取图像中适合金墨印刷的金色区域,对边缘检测的方法进行了深入探讨,运用各种边缘检测算子分割图像。利用MATLAB对Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Log算子、Canny算子进行实验验证和分析。结果表明,边缘检测的方法基本上可以实现边缘轮廓的闭合,简单图像能产生连续的闭合轮廓,相比复杂图像效果要好,特别是对于那些背景不是太复杂的图像,图像分割的效果比较理想。分析比较几种算子,运用Canny算子进行边缘检测分割效果较好。     

基于OpenCV的棋盘格角点检测算法设计

一般摄像头采集到的图像都是带有畸变效果的,为了还原世界坐标和图像坐标,为了提取到摄像头的参数,就要对图像进行特征点的检测,利用棋盘格法是摄像头标定中经常使用的一种方法,在使用该方法时需要对棋盘格的角点进行检测。精确的检测到棋盘格上的每一个角点信息,对摄像头的参数提取有很大的帮助。     

基于边缘检测的原棉杂质图像识别方法适用性分析

针对如何选择适合原棉图像的边缘检测方法,高效地进行含杂分析与识别的问题,选取Sobel算子、Roberts算子、LoG算子、Canny算子4种边缘检测方法进行适用性分析,实验选取原棉作为样本,在检测效果、检测耗时、检测概率比3个方面对各算子进行了对比与分析。结果表明,相比其他算子,Canny算子在高阈值为1.5时,低阈值为0.2时杂质边缘定位准确、背景噪声小,尤其对于破籽类杂质的识别,检测概率比达到92.5%,检测效果优于其他算子,更适用于原棉杂质图像的分析与识别。     

Stancu-Bernstein算子和Stancu-Kantorovich算子对有界变差函数的点态逼近度

本文研究了Stancu-Bernstein算子和Stancu-Kantorovich算子对有界变差函数逼近获得了这两个算子的点态逼近度.